| 一种新型的混沌BP混合学习算法 |
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| 引用本文： | 李祥飞,邹恩,张泰山. 一种新型的混沌BP混合学习算法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2003, 34(5): 540-542 |
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| 作者姓名： | 李祥飞 邹恩 张泰山 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;株洲工学院,电气工程系,湖南,株洲,412008
2. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 湖南省自然科学基金资助项目(01JJY3029) |
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| 摘 要： | 将一种新的快速BP(FBP)算法和混沌优化相结合,提出了混沌BP算法(CBP算法).FBP算法吸收了误差函数的非线性信息,大大加快了BP算法的收敛速度,但它仍然采用梯度下降法,不可避免地存在局部极小的缺陷.混沌动力学具有遍历性、随机性的特点.能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,将混沌优化搜索引入FBP算法中,形成一种新型的混沌BP算法.它既能较快地局部收敛,又能全局收敛,避免了陷入局部极小的可能性.CBP算法为多层前馈网络的全局性收敛学习提供了一种有效的方法.
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| 关 键 词： | 前馈神经网络 混沌优化 BP算法 全局收敛 |
| 文章编号： | 1005-9792(2003)05-0540-03 |
| 修稿时间： | 2003-02-28 |
A new chaos BP hybrid learning algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | feed-forward neural networks chaos optimization BP algorithm global convergence |
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